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目次

人工知能入門

人工知能入門

  • 小高 知宏(著)
  • 第1章 人工知能とは何か
    • 1.1 人工知能研究の成果たち
    • 1.2 人工知能研究の現状
    • 1.3 人工知能とは何なのか
  • 第2章 人工知能研究の歴史
    • 2.1 人工知能研究のはじまり(1950年〜)
    • 2.2 人工知能の発展期(1960年〜)
    • 2.3 実用技術としての人工知能(1980年〜)
    • 2.4 ネットワークを前提とした人工知能(1990年〜)
    • 2.5 社会基盤としての人工知能(2010年〜)
  • 第3章 探索による問題解決
    • 3.1 探索とは
    • 3.2 力任せの探索手法
  • 第4章 知的な探索技法
    • 4.1 より知的な探索方法
    • 4.2 特殊な探索手法
  • 第5章 知識の表現
    • 5.1 知識の表現と利用
    • 5.2 意味ネットワークとフレーム
    • 5.3 プロダクションルール
    • 5.4 述語による知識表現
  • 第6章 推論
    • 6.1 推論の手法
    • 6.2 エキスパートシステム
  • 第7章 学習
    • 7.1 学習とは
    • 7.2 暗記学習
    • 7.3 帰納的学習
  • 第8章 ニューラルネットワークと強化学習
    • 8.1 統計的学習
    • 8.2 強化学習
  • 第9章 テキスト処理
    • 9.1 自然言語処理とテキスト処理
    • 9.2 テキスト処理の手法
  • 第10章 自然言語処理
    • 10.1 形態素解析と構文解析
    • 10.2 自然言語の意味解析と応用
  • 第11章 進化的計算
    • 11.1 生物進化を模倣したアルゴリズムとは
    • 11.2 遺伝的アルゴリズム
  • 第12章 群知能
    • 12.1 群知能とは
    • 12.2 粒子群最適化法とAFSA
  • 第13章 エージェントシミュレーション
    • 13.1 セルオートマトンとエージェントシミュレーション
    • 13.2 エージェントシミュレーションの応用
  • 第14章 自律エージェント
    • 14.1 実体を持つ自律エージェント
    • 14.2 新しいAI
  • 第15章 人工知能の未来
    • 15.1 強いAIと弱いAI
    • 15.2 フレーム問題,記号着地問題
    • 15.3 人工知能とは何だろうか

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